論文の概要: Nominal Metaphor Generation with Multitask Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05195v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 15:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:12:47.831507
• Title: Nominal Metaphor Generation with Multitask Learning
• Title（参考訳）: マルチタスク学習による名目メタファー生成
• Authors: Yucheng Li, Chenghua Lin, Frank Geurin
• Abstract要約: 我々は,NM識別,NMコンポーネント識別,NM生成という3つのタスクを共同で最適化する新しいフレームワークを提案する。 NM識別モジュールとコンポーネント識別モジュールを訓練するために、6.3k文からなる注釈付きコーパスを構築した。 提案手法は,可読性の良い多種多様なメタファーを生成でき,そのうち92%が新しい比喩的比較である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.766748685298142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nominal metaphors are frequently used in human language and have been shown to be effective in persuading, expressing emotion, and stimulating interest. This paper tackles the problem of Chinese Nominal Metaphor (NM) generation. We introduce a novel multitask framework, which jointly optimizes three tasks: NM identification, NM component identification, and NM generation. The metaphor identification module is able to perform a self-training procedure, which discovers novel metaphors from a large-scale unlabeled corpus for NM generation. The NM component identification module emphasizes components during training and conditions the generation on these NM components for more coherent results. To train the NM identification and component identification modules, we construct an annotated corpus consisting of 6.3k sentences that contain diverse metaphorical patterns. Automatic metrics show that our method can produce diverse metaphors with good readability, where 92\% of them are novel metaphorical comparisons. Human evaluation shows our model significantly outperforms baselines on consistency and creativity.
• Abstract（参考訳）: 名目メタファーは人間の言語で頻繁に使われ、説得力、感情の表現、興味の刺激に有効であることが示されている。 本稿は,中国の名詞メタファー(NM)生成問題に対処する。 我々は,NM識別,NMコンポーネント識別,NM生成という3つのタスクを共同で最適化する新しいマルチタスクフレームワークを提案する。 メタファー識別モジュールは、NM生成のための大規模未ラベルコーパスから新しいメタファーを発見する自己学習手順を実行することができる。 NMコンポーネント識別モジュールは、トレーニング中のコンポーネントを強調し、より一貫性のある結果を得るためにこれらのNMコンポーネントの生成を行う。 NM識別モジュールとコンポーネント識別モジュールを訓練するために,多様な比喩的パターンを含む6.3k文からなる注釈付きコーパスを構築した。 自動測定により,提案手法は可読性の高い多種多様なメタファーを生成できることが示され,92%が新しい比喩的比較である。 人間の評価は、我々のモデルが一貫性と創造性に基づくベースラインを大幅に上回っていることを示している。

関連論文リスト

• Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning [49.60849499134362]
  本研究では,大言語モデル(LLM)の記号化(形式)および記号化(意味)に関する言語的理解について検討する。 伝統的な精神言語学的評価は、しばしばLSMの真の言語能力を誤って表現する統計バイアスを反映している。 ミニマルペアと診断プローブを組み合わせてモデル層間のアクティベーションパターンを解析する新しい手法を用いて,ニューロ言語学的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T04:16:44Z)
• Unified Generative and Discriminative Training for Multi-modal Large Language Models [88.84491005030316]
  生成的トレーニングにより、視覚言語モデル(VLM)は様々な複雑なタスクに取り組むことができる。 CLIPのようなモデルで実証された差別的トレーニングは、ゼロショットイメージテキストの分類と検索に優れています。 本稿では,両パラダイムの強みを統合する統一的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T01:51:31Z)
• Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation [6.0158981171030685]
  本稿ではスペイン語と英語の両方でメタファアノテーションを含むメタファ検出と解釈のタスクのための新しい並列データセットを提案する。 言語モデルのメタファ識別と理解能力について,一言語間実験と言語間実験による検討を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:44:48Z)
• Finding Challenging Metaphors that Confuse Pretrained Language Models [21.553915781660905]
  現在最先端のNLPモデルにどのようなメタファーが挑戦するのかは不明だ。 難解なメタファーを識別するために、特定のモデルに挑戦するメタファーを識別する自動パイプラインを提案する。 分析の結果,検出されたハードメタファーはVUAと有意に対照的であり,機械翻訳の精度は16%低下した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T10:00:54Z)
• Metaphorical Polysemy Detection: Conventional Metaphor meets Word Sense Disambiguation [9.860944032009847]
  言語学者は、NLPのメタファ検出タスクが考慮しない、新しいメタファと従来のメタファを区別する。 本稿では,従来のメタファをこのような方法で扱う際の限界について検討する。 我々は、英語のWordNetにおける従来のメタファーを識別する最初のMPDモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T10:39:22Z)
• Always Keep your Target in Mind: Studying Semantics and Improving Performance of Neural Lexical Substitution [124.99894592871385]
  本稿では,従来の言語モデルと最近の言語モデルの両方を用いた語彙置換手法の大規模比較研究を行う。 目的語に関する情報を適切に注入すれば,SOTA LMs/MLMsによるすでに競合する結果がさらに大幅に改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T16:16:19Z)
• Language Modeling, Lexical Translation, Reordering: The Training Process of NMT through the Lens of Classical SMT [64.1841519527504]
  ニューラルマシン翻訳は、翻訳プロセス全体をモデル化するために、単一のニューラルネットワークを使用する。 ニューラルネットワーク翻訳はデファクトスタンダードであるにもかかわらず、NMTモデルがトレーニングの過程でどのように異なる能力を獲得するのかは、まだ明らかになっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T09:38:50Z)
• Metaphor Generation with Conceptual Mappings [58.61307123799594]
  我々は、関連する動詞を置き換えることで、リテラル表現を与えられた比喩文を生成することを目指している。 本稿では,認知領域間の概念マッピングを符号化することで生成過程を制御することを提案する。 教師なしCM-Lexモデルは,近年のディープラーニングメタファ生成システムと競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T15:27:05Z)
• Combining Pre-trained Word Embeddings and Linguistic Features for Sequential Metaphor Identification [12.750941606061877]
  テキスト中のメタファを識別し,シーケンスタグ付けタスクとして扱う問題に取り組む。 事前学習した単語埋め込みであるGloVe, ELMo, BERTは, 逐次メタファー識別に優れた性能を示した。 GloVe, ELMo, 特徴量に基づくBERTの活用は, 一つの単語の埋め込み法と2つの埋め込みの組み合わせで著しく優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:43:05Z)
• MERMAID: Metaphor Generation with Symbolism and Discriminative Decoding [22.756157298168127]
  メタファーとシンボル間の理論的に基底的な接続に基づいて,並列コーパスを自動構築する手法を提案する。 生成タスクには、並列データに微調整されたシーケンスモデルへのシーケンスの復号を導くためのメタファ判別器を組み込んだ。 課題に基づく評価では、比喩のない詩に比べて、比喩で強化された人文詩が68%の時間を好むことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T16:39:19Z)
• Metaphoric Paraphrase Generation [58.592750281138265]
  クラウドソーシングを用いてその結果を評価し,メタファー的パラフレーズを評価するための自動指標を開発する。 語彙置換ベースラインは正確なパラフレーズを生成できるが、比喩的でないことが多い。 メタファーマスキングモデルでは,メタファー文の生成に優れ,流布やパラフレーズの品質に関してはほぼ同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T16:30:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。